• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.29-32
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• 2011

클라우드 컴퓨팅은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원을 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있는 분산컴퓨팅 환경의 새로운 패러다임이다. 특히 사이언스 클라우드는 특정 목적으로 과학 연구를 지원하기 위한 클라우드 컴퓨팅 기반 자원 제공 서비스로 정의된다. 본 문서는 천문우주분야의 응용인 밝은 변광 검출 분석 (Variability Analysis of Bright:VAB)을 위해 사용자 요구사항을 분석하고, 이를 토대로 클라우드 기반의 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 천문학 분야 거대 자료를 이용하기 위해 독립된 계산 자원을 활용하기 보다는, 이미 존재하는 자원들을 연구 상황과 목적에 맞게 최적화여 이용할 수 있는 환경 구축이 가능하며 또한 일시적으로 특정 목적어에 최적화된 계산 자원을 유연하게 설계하여 제공할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.2
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• pp.868-877
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• 2013

This paper will provide the cloud service based on PaaS that can enhance reusability of development in the cloud computing environment. The cloud service based on PaaS is the cloud service of platform in the side of development, which provide the reusable framework service that is beyond the existing development tool or management tool service. This reusable framework service will be enhanced reusability using a variety of distributed services.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.4
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• pp.16-22
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• 2013

본고에서는 분산 파일 시스템 기술의 현황 및 최근 이슈를 다룬다. 먼저 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 분석 분야에서 산업체 표준으로 간주되고 있는 Hadoop의 분산 파일 시스템을 위주로 현황과 한계에 대해 다루고, 국내에서 개발된 유사한 구조의 분산 파일시스템인 GLORY-FS를 Hadoop 파일 시스템과 대비하여 국내 활용 사례를 기반으로 유사성 및 차이점을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.809-813
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• 2015

• Korea Information Processing Society Review
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• v.16 no.2
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• pp.51-63
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• 2009

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.149-150
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• 2016

모바일 컴퓨팅의 발전은 모바일 디바이스에게 클라우드 컴퓨팅 기술 도입을 가져왔다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 워크스테이션 및 클러스터로 구축된 클라우드 컴퓨팅과 다르게 모바일 디바이스만을 가지고 자원 서비스를 제공한다. 모바일 클라우드는 모바일 디바이스의 저조한 하드웨어 성능과 산발적인 네트워크 연결을 가진다. 모바일 클라우드의 인프라 구성을 위해서는 모바일 디바이스의 연결 및 자원 통합이 매우 중요시 된다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅의 인프라 구축을 위해 연결된 모바일 디바이스의 자원 통합 및 지속적인 자원 서비스 관리를 제공하는 M-RIM(Mobile device - Resource Integration Management)을 제안한다. M-RIM은 모바일 디바이스의 성능 정보 메타데이터 기반 분산 자원을 통합하고 사용자에게 자원 서비스를 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.139-142
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• 2013

최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.18C no.6
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• pp.369-378
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• 2011

To ensure data confidentiality and fine-grained access control in business environment, system model using KP-ABE(Key Policy-Attribute Based Encryption) and PRE(Proxy Re-Encryption) has been proposed recently. However, in previous study, data confidentiality has been effected by decryption right concentrated on cloud server. Also, Yu's work does not consider a access privilege management, so existing work become dangerous to collusion attack between malicious user and cloud server. To resolve this problem, we propose secure system model against collusion attack through dividing data file into header which is sent to privilege manager group and body which is sent to cloud server. And we construct the model of access privilege management using AONT based XOR threshold Secret Sharing, In addition, our scheme enable to grant weight for access privilege using XOR Share. In chapter 4, we differentiate existing scheme and proposed scheme.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.3
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• pp.1-9
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• 2017

Smart Cities intelligently manage numerous infrastructures, including Smart-City IoT devices, and provide a variety of smart-city applications to citizen. In order to provide various information needed for smart-city applications, Smart Cities require a function to intelligently process large-scale streamed big data that are constantly generated from a large number of IoT devices. To provide smart services in Smart-City, the Smart-City Consortium uses stream reasoning. Our stream reasoning requires real-time processing of big data. However, there are limitations associated with real-time processing of large-scale streamed big data in Smart Cities. In this paper, we introduce one of our researches on cloud computing based real-time distributed-parallel-processing to be used in stream-reasoning of IoT big data in Smart Cities. The Smart-City Consortium introduced its previously developed smart-city middleware. In the research for this paper, we made cloud computing based real-time distributed-parallel-processing available in the cloud computing platform of the smart-city middleware developed in the previous research, so that we can perform real-time distributed-parallel-processing with them. This paper introduces a real-time distributed-parallel-processing method and system for stream reasoning with IoT big data transmitted from various sensors of Smart Cities and evaluate the performance of real-time distributed-parallel-processing of the system where the method is implemented.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.282-285
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• 2011

클라우드 컴퓨팅에 있어서 이질적 컴퓨팅 자원들을 소프트웨어에 의해 논리적 방법으로 제어할 수 있도록 하는 가상화와 대용량 데이터의 분산병렬처리가 핵심적인 기술이다. 재난의 예방 및 대응을 위해 다양한 센서들이 개발되고 있으며, 재난관리 어플리케이션들은 센서들에 의해 획득된 대용량의 데이터를 상호 관련성에 따라 신속하게 처리할 것이 요구된다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 재난관리시스템 구축을 위해 다양한 이질적 센서들을 가상화하여 센서 클라우드 환경을 구성하는 방안을 제시한다.